KAG 简介 KAG 可以有效克服传统 RAG 向量相似度计算的歧义性和 OpenIE 引入的 GraphRAG 的噪声问题，支持逻辑推理、多跳事实问答等。...OpenIE: 神经开放域信息抽取(Open Information Extraction)，也被称为开放信息抽取，是一种从非结构化文本中提取信息的强大技术。...不同于传统的信息抽取方法，OpenIE 不依赖于预定义的领域知识或本体模式，使其具有更广泛的适用性和灵活性。...KAG 的核心功能包括： 知识与 Chunk 互索引结构，以整合更丰富的上下文文本信息 利用概念语义推理进行知识对齐，缓解 OpenIE 引入的噪音问题 支持 Schema-Constraint 知识构建
在探究各种组合时，他们发现：pre-training的语言模型+Transformer编码器+LSTM预测层在OpenIE2016基准上有了巨大的改进（提升200%）。...OpenIE6:开放域信息的迭代网格标记抽取以及并列短语分析 (OpenIE6: Iterative Grid Labeling and Coordination Analysis for Open Information...作者通过比较这两种任务设定，总结出统一的OpenIE的任务设定：OpenIE任务将每一个问题定义为一个元组，其中将一个句子表示成有很多个词语的序列，定义了一个合法的抽取结果集合。...论文动机 文中介绍了目前OpenIE最主流的两种框架：1）生成类的系统（通过迭代多次编码输入的文本，以进行多次抽取）；2）序列标注系统。...用于比较的模型有IMoJIE、RnnOIE、SenceOIE、SpanOIE、MinIE、ClasusIE、OpenIE4和OpenIE5。
完形填空的部分包括根据人类编写的摘要提取 OpenIE 图，并基于它们生成完形填空风格的问题，以便系统更好地了解摘要文档的含义。所以从某种程度上说，这里面也包含了一个问答系统模型。...，也许你已经知道大家约定俗成将 OpenIE 作为起点。...正如前文所述，像 OpenIE4 或 OpenIE 5 这种基于规则的框架仍然被广泛使用。也就是说，提升 OpenIE 信息提取的指令可以缓解知识图谱构建过程中存在的许多问题。...请注意：使用 OpenIE 获得的知识图谱也被成为「Open KG」（开放知识图谱）。...为了进一步改进训练集，作者将 OpenOE 3 和 OpenIE 4 以及其它系统的结果作为生成结果的「银标签」进行了聚合和排序。
在实验过程中，我们采用了2种设置，即标准信息抽取（Standard-IE）和开放式信息抽取（OpenIE）。...OpenIE设置是比Standard-IE设置更高级和具有挑战性的情境。在此设置中，我们不会向ChatGPT提供任何候选标签，仅依赖其理解任务描述、提示和输入文本的能力来生成预测。...但是，ChatGPT在OpenIE的场景下输出非常符合人类预期。同时，通过领域专家标注表明，ChatGPT可以对自己的预测结果给出可靠的解释，这表明ChatGPT有极强的解释能力。
本文后续章节安排如下：第2章详述命名实体识别（NER）关键数据集，包括通用/特定领域、中文与社交媒体场景；第3章聚焦关系提取（RE）与事件提取（EE）数据集；第4章分析情感提取（SE）、开放信息提取（OpenIE...挑战方向：生成式OpenIE（如BenchIE基准）面临冗余三元组过滤难题，最新基于对比学习的排序器模型召回率提升11.3%。...） 无预设约束（LSOIE覆盖开放域关系）；语法关联性强（COMPACTIE在Wire57的F1达31.8）；数据扩展性好（OpenIE2016含19万三元组） 三元组冗余度高（CaRB的53.76 F1...在资源需求维度，OpenIE以其无预定义模式的优势显著降低标注成本，LSOIE-wiki通过自动转换QA-SRL数据构建2.4万句，但带来三元组冗余问题，CaRB评测显示传统模型冗余率达40%以上。...开放域场景中，OpenIE在社交媒体（LSOIE-wiki）和百科（WikiANN）表现均衡，而Text-to-Table在固定模板场景（E2E餐厅表F1 97.88）远优于开放域（WikiTableText
在HippoRAG方法中，知识的存储和检索都是基于大型语言模型（LLM）和开放信息抽取（OpenIE）技术的。...3.2、离线索引阶段 HippoRAG的离线索引阶段类似于记忆编码过程，使用一个指令调整的大型语言模型（LLM）作为人工新皮层，通过开放信息提取（OpenIE）从检索语料库中的篇章中提取知识图谱（KG）...开放信息抽取（OpenIE）：对文本进行开放信息抽取，提取出文本中的三元组信息（主语-谓语-宾语）。这些信息将用于构建知识图谱（KG），以便在后续步骤中进行知识推理和检索。...在离线索引阶段，HippoRAG方法充分利用了大型语言模型（LLM）和开放信息抽取（OpenIE）技术的优势，实现了知识的结构化存储和快速检索。
关系映射方法：本文基本采用了Stanford OpenIE中提出的共现方法来构造关系映射。具体来说，如果一对头尾实体在抽取结果和既有知识图谱中共现，我们认为他们的关系短语很有可能是相同含义的。...同时，我们也仿照Stanford OpenIE对部分关系的实体类型进行了简单的限制。 第二类知识，属于开放schema的知识。...在TAC KBP上，本文与两个经典的开放信息抽取模型OpenIE 5.1（Ollie系统的后继）以及Stanford OpenIE系统（目前TAC KBP 2013任务上最好的开放信息抽取系统）的抽取结果进行了比较...像是开放信息抽取系统，例如OLLIE, Reverb, Stanford OpenIE, OpenIE 5.1等。这些系统利用一些语言特征，例如句法分析，从语料中抽取开放schema的知识图谱。
graph_type="facts_and_sim_passage_node_unidirectional", max_new_tokens=4096, openie_mode...索引后的文件就在我们设置的save_dir下，包含chunk_embedding、entity_embedding和fact_embedding3部分，以及graphml图存储和openie结果，如下所示...graph.graphml ├── llm_cache │ ├── deepseek-chat_cache.sqlite │ └── deepseek-chat_cache.sqlite.lock └── openie_results_ner_deepseek-chat.json
以下是实现知识(图)嵌入的步骤: 给定一个非结构化文本，我们首先将使用斯坦福大学的OpenIE框架提取关键实体、关系和属性。一旦三元组被提取出来，我们就可以清理/调整它们。...from openie import StanfordOpenIE text = "Hawaii is a state in the United States.
PropertiesUtils.asProperties( "annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, depparse, coref, natlog, openie
在前深度学习时代，研究者也有探索开放信息抽取（Open Information Extraction，OpenIE）任务。开放关系抽取可以看做OpenIE的特例。...当时OpenIE主要通过无监督的统计学习方法实现，如Snowball算法等。虽然这些算法对于不同数据有较好的鲁棒性，但精度往往较低，距离实用落地仍然相距甚远。
图8：模型框架 我们提出的方法在 WebSplit-v1.0 数据集上取得了较为显著的结果，其中 FaSE 和 PIT 都分别带来了明显提升；我们还将其作为 OpenIE 任务的预处理部分，也显著地提升了...Stanford OpenIE 的结果。
/OpenSPG/KAG 技术报告：https://arxiv.org/pdf/2409.13731 特点 知识与Chunk互索引结构，以整合更丰富的上下文文本信息 利用概念语义推理进行知识对齐，缓解OpenIE
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